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Modelagem ALM & Otimização de Balanço

A Financial Risk Academy é uma empresa especializada em ALM e que ajuda instituições financeiras a otimizar seus balanços utilizando programação dinâmica e modelos de machine learning. Também oferecemos treinamento online e consultoria em ALM, FTP e Otimização de Balanços. Conheça nossa tecnologia e os seus benefícios!

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Treinamentos

Domine Gestão de Ativos e Passivos, Otimização de Balanços e técnicas de FTP. Explore nosso catálogo de cursos presenciais e online aqui!
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Consultoria

Podemos ajudá-lo a construir modelos personalizados de ALM, otimização de balanços e FTP. Compartilhe seus desafios conosco aqui!

Quem somos nós?

Lucas Processi

Autor de "ALM & Balance Sheet Optimization - A Mathematical Approach to Banking"

Lucas Processi é engenheiro e especialista em riscos financeiros, apaixonado por gestão de riscos de mercado e precificação de instrumentos financeiros. Possui graduação em Engenharia de Produção pela Universidade Federal Fluminense (UFF) e mestrado em Economia e Finanças pela Fundação Getulio Vargas (FGV). Lucas atua como gestor de riscos de mercado no Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social (BNDES) e é um dos fundadores da Financial Risk Academy, onde compartilha sua experiência em finanças quantitativas e programação com estudantes e profissionais. Sua trajetória na indústria bancária também o habilitou a ser consultor no desenvolvimento de robo-advisors, programação matemática, ALM e otimização de balanços.

Diogo Gobira

Autor de "ALM & Balance Sheet Optimization - A Mathematical Approach to Banking"

Diogo Gobira é um profissional experiente na área financeira e empreendedor com sólida formação em gestão quantitativa de riscos e finanças matemáticas. Ele possui um mestrado em Finanças Matemáticas pelo Instituto de Matemática Pura e Aplicada (IMPA) e trabalhou como Gerente de Risco de Mercado e Modelagem Quantitativa no BNDES (Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social). Diogo é proficiente em diversas áreas técnicas, incluindo programação, bancos de dados, precificação de derivativos, otimização de portfólio, gestão integrada de riscos, IRRBB, FTP, testes de estresse e otimização de balanços. Além disso, Diogo é co-fundador da Financial Risk Academy, uma empresa especializada no desenvolvimento de modelos de otimização de balanços, além de oferecer treinamento avançado e consultoria em finanças quantitativas.

Próxima Turma: Em Breve!

Treinamento em Gestão de Ativos e Passivos (ALM)

Construindo um Modelo Estocástico de Otimização de Balanços

Curso ministrado pelos autores do livro "ALM Modeling and Balance Sheet Optimization - A Mathematical Approach To Banking", livro da série The Moorad Choudhry Global Banking Series.

Neste treinamento, você aprenderá a construir um modelo de otimização de balanço usando programação dinâmica estocástica. Este curso abrangente aborda desde camadas de dados até variáveis de decisão, restrições comerciais e regulatórias, funções objetivo, estratégias de modelagem, técnicas de resolução, depuração e relatórios. Único no mercado, este treinamento online fornece ferramentas de ponta para otimizar o desempenho do seu banco, oferecendo insights e habilidades valiosas para implementação eficaz de gerenciamento de liquidez e tarefas de otimização de capital, demonstrações financeiras e projeções de mix de financiamento, prescrições de nível de instrumento de financiamento e hedge e muito mais.

Curso ministrado em inglês

Objetivos do curso

A gestão estratégica de ativos e passivos (ALM) pode melhorar o desempenho dos bancos, mas a sua implementação está longe de ser trivial. Este programa avançado irá ensiná-lo a criar um modelo de otimização de saldo usando programação dinâmica e mostrar seu poder com vários exemplos concretos em gerenciamento de liquidez e tarefas de otimização de capital, demonstrações financeiras e projeções de mix de financiamento, prescrições de nível de instrumento de financiamento e hedge e muito mais.

Valores do curso

Conteúdo do curso

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Semana 1: Introdução

Começamos o curso contextualizando o papel de uma tesouraria moderna nos bancos e explicando como os imperativos do conceito de ALM Estratégico surgem naturalmente como resposta aos problemas de falta de coordenação entre ativos e passivos. Por fim, discutimos como a Otimização Matemática pode ajudar na implementação prática desses conceitos.

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Semana 2: Arquitetura do Modelo de ALM

Neste módulo, fazemos uma primeira visão geral explorando as principais camadas de uma solução de ALM e otimização de balanços, destacando os principais desafios na implementação de cada uma delas. Teremos um primeiro contato, ainda conceitual, com os principais inputs do modelo, ETLs, modelagem de contratos, reconciliação e modelagem matemática. Por fim, discutimos brevemente processos de otimização, relatórios e integração de dados.

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Semana 3: Programação Matemática

Neste módulo, os alunos terão seu primeiro contato com exemplos de código para recapitular e aplicar os principais conceitos de programação matemática e otimização. Em particular, exploraremos exemplos de uso nas áreas de gestão de ativos, casamento de fluxo de caixa e, finalmente, alguns exemplos introdutórios de programação dinâmica sob incerteza que ajudarão a estabelecer a base para o modelo de balanço.

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Semana 4: Modelagem de Contratos

Neste módulo, revisaremos as noções de cenário, trajetórias e contratos, bem como implementaremos uma biblioteca de funções para calcular preços, accruals, fluxos de caixa, bem como medidas de risco e sensibilidade como DV01, CR01, Delta NII, Delta EVE, etc. Por fim, teremos nosso primeiro contato com medidas de risco de liquidez, que nos ajudarão a codificar restrições no estilo LCR mais adiante no curso.

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Semana 5: ETLs

Neste importante módulo, mostraremos como extrair, transformar e converter dados de contas de razão, contratos e posições para o formato interno do modelo de otimização de balanço. Em seguida, faremos o mesmo para diferentes pressupostos de negócios, discutindo a importância da padronização e validação de dados, garantindo que a otimização ocorra sobre bases sólidas e consistentes.

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Semana 6: Construção do Modelo - Fundamentos

Nesta etapa, criaremos nosso primeiro modelo de balanço! Definiremos variáveis de controle e estado do modelo , configuraremos a dinâmica das variáveis de estado, adicionaremos regras básicas de contabilidade, bem como restrições para calcular o demonstrativo de resultado. Em seguida, rodaremos o modelo pela primeira vez para, em seguida, exportarmos nossas primeiras projeções otimizadas.

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Semana 7: Construção do Modelo - Regras de Negócio

Aqui, chegamos ao cerne do processo de modelagem. Para dar realismo ao modelo adicionando uma grande variedade de regras de negócio ao modelo, como metas de crescimento, perfil básico de ativos e passivos, limites de mercado para investimento e emissão, metas de risco para IRRBB, DV01, FX e Liquidez. Também discutiremos como equipar o modelo com um conjunto de restrições para conciliar a otimização com fenômenos como saques de depósitos, pagamentos de empréstimos, inadimplências de empréstimos e provisão para perdas de crédito e seus respectivos modelos.

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Semana 8: Relatórios e Solução de Problemas

Neste módulo, discutiremos como navegar, exportar e transformar os resultados brutos do modelo para construir balanços, demonstrativos de resultado e fluxos de caixa compreensíveis com diferentes níveis de detalhamento. Também criaremos relatórios com prescrições ideais para estratégias de financiamento e hedge, por exemplo. Por fim, discutiremos uma série de estratégias específicas de solução de problemas para programação matemática.

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Semana 9: Otimização e Casos de Uso

Com o modelo completo em mãos, agora podemos discutir casos de uso específicos nas áreas de investimento, financiamento, hedge e rentabilidade. Nesta etapa, esperamos a participação dos alunos que serão chamados a usar a curiosidade e propor debates e desafios.

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Semana 10: Adicionando Incertezas

Agora é hora de dar um passo adiante, equipando o modelo com a capacidade de realizar otimizações não apenas para trajetórias determinísticas, mas também sob incerteza. Mostraremos como codificar isso em Julia e SDDP, como gerar cenários para os fatores de risco mais típicos, bem como criar relatórios e projeções probabilísticas para diferentes contas de balanço e resultado.

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Semana 11: Caso de Uso Final e Conclusões

Para concluir, neste módulo faremos um resumo de tudo que foi apresentado e compartilharemos o que vemos como principais tendências e desafios na área de otimização de balanço, bem como alguns tópicos de pesquisa que podem ajudar a alavancar ainda mais nossa área de conhecimento.

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As aulas são gravadas, mas sessões ao vivo são oferecidas em momentos importantes do curso, adaptadas a cada grupo.

Aproximadamente 40 horas de aulas gravadas, organizadas em vídeos de curta e média duração.

Os alunos têm um ano de acesso à plataforma para concluir o treinamento.

Conhecimento básico em finanças e interesse em aprender programação. Não é necessário conhecimento avançado de programação para seguir as lições e usar estudos de caso.

Todos os códigos utilizados serão fornecidos aos alunos para uso pessoal e institucional. No entanto, a distribuição a terceiros na Internet não é permitida.

Os alunos podem fazer perguntas e compartilhar com seus colegas por meio dos fóruns de cada lição. Para dúvidas mais específicas, os professores também podem ser contatados por mensagem direta.

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